"电力系统PMU最优配置新方法"
电力系统中的潮流计算是电力系统分析和监控的基础,潮流计算的结果可以反映电力系统的运行状态和安全性。然而,随着电力系统规模的日益扩大,对电力系统中的潮流计算提出了更高更复杂的要求。
同步相量测量装置(Phasor Measurement Unit,PMU)是对复杂电力系统实时动态监控的需求而兴起的一项技术。PMU可以在安装地点对电力系统相应的各种参数进行同步的采集和实时的计算,并根据不同的电力系统监控模式,将检测数据传送给监控网络中的数据需求节点。
然而,PMU的配置需要满足潮流方程的要求,而潮流方程是电力系统中最重要的数学模型之一。因此,电力系统PMU的配置需要基于潮流方程的特征来进行优化。
本文提出了一种基于关联矩阵的电力系统PMU最优配置方法,通过关联矩阵来描述潮流方程的特征,并基于此基础提出了一种满足潮流方程直接可解的电力系统PMU最优配置方法。
该方法可以减少PMU的配置数量,提高电力系统的监控效率和安全性。本文还对该方法进行了实验验证,并与已有方法进行了比较,结果表明该方法是有效的,具有简单、易于实现的优点。
电力系统PMU最优配置的关键技术点包括:
1. 潮流计算:潮流计算是电力系统分析和监控的基础,对电力系统中的潮流计算提出了更高更复杂的要求。
2. 同步相量测量:同步相量测量是对复杂电力系统实时动态监控的需求而兴起的一项技术,PMU可以在安装地点对电力系统相应的各种参数进行同步的采集和实时的计算。
3. 关联矩阵:关联矩阵是描述潮流方程特征的重要数学工具,可以用来描述电力系统中的节点关联关系。
4. 电力系统PMU最优配置:电力系统PMU最优配置需要基于潮流方程的特征来进行优化,以满足潮流方程的要求,减少PMU的配置数量,提高电力系统的监控效率和安全性。
本文提出了一种基于关联矩阵的电力系统PMU最优配置方法,该方法可以减少PMU的配置数量,提高电力系统的监控效率和安全性,对电力系统的监控和管理提出了更高更复杂的要求。